906751_zh-TW

liliconcom

cpk 與 ppk

你好，

當我的資料僅包含 1 列時，為什麼我會得到不同的 ppk 和 cpk 值 - 為什麼組內和整體 sigma 不同？例如 - 對於此數據：

98.8
99.7
99.7
99.9
99.5
100
100.4
98.8
99.3
100.5
100.4
100.5
100.2
100.4
101.5
100.7
100.7
100.4
99.7
100.3
100.4
101.2
101.2
100
99.7
100.3
101.4
101
100.5

我得到：

謝謝

基本資料分析與建模品質與工藝工程回覆：cpk 與 ppk

它們估算西格瑪的方式不同（Cpk 是組內西格瑪，Ppk 是總西格瑪）。計算方法在 JMP 幫助文件裡有記錄，但我沒能很快找到。如果我沒記錯的話，例如對於 Cpk，如果你沒有提供子組，JMP 會將連續兩行視為一個子組，而資料的順序會影響 Cpk（這要非常小心）。

編輯：此處有一些文檔

品質與過程方法 > 製程能力 > “製程能力”平台的統計詳細資料 > 常態分佈能力指數的統計詳細資料以及此處的基本分析 > 分佈 > 連續變數的選項 > 製程能力

修改2：對所用語言略作改進，並添加了一些額外資訊。這可能是解釋sigma計算的正確文件：

品質和過程方法 > 過程能力 > 過程能力平台的統計詳細資訊 > 變異統計的統計詳細信息

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如果您在啟動視窗中指定了子群組 ID 列或子群組大小常數，則可以指定您首選的子群組內變異統計量。請參閱啟動過程能力平台。如果您未指定子組 ID 列、子組大小常數或歷史西格瑪，JMP 將使用第三種方法（大小為 2 的子組移動極差）估計組內西格瑪。

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回覆：cpk 與 ppk

順序對 Cpk 來說很重要。我也很難理解這一點，所以為了好玩，我特意創建了一個極端的例子，其中包含 1000 個隨機值，並對相同的資料集進行排序，以顯示差異。

代碼在這裡：

看更多...

names default to here(1);

dt0 = New Table( "init", New Column( "Random" ), Invisible );
dt0 << Begin Data Update << Add Rows( 1000 );
For Each Row( dt0, :Random = Random Normal( 0, 1 ) );
dt0 << End Data Update;

dt_sort = dt0 << Sort( By( :Random ), Order( Ascending ), Invisible );
dt_sort:Random << Set Name( "Sorted" );

dt = dt0 << Join( With( dt_sort ), By Row Number, Output Table( "cpk_vs_ppk" ) );
Close( dt0, No Save );
Close( dt_sort, No Save );

For Each( {col}, dt << get column references(),
	col << Set Property( "Spec Limits", {LSL( -2.5 ), USL( 2.5 ), Show Limits( 1 )} )
);

Wait( 0 );

win01 = New Window( "Cpk vs Ppk",
	Text Box( "The Random column conatins 1000 rows of normally distributed random data", <
        <SET wrap=""></SET>

<P>在隨機列和排序列之間切換來演示它。</P> <P>在排序列中，連續點之間的差異很小，而隨機範例中連續點之間的差異（平均而言）較大。</P>

回覆： cpk VS ppk

CPK和PPK的計算公式完全相同，差異僅在於計算樣本標準差的演算法。 CPK採用的是估計標準，該標準有「組」的概念。

回覆：cpk 與 ppk

除了其他人已經發布的優秀答案之外，我還推薦STIPS線上學習課程的品質與過程章節。它透過一些具體的實踐範例解釋瞭如何計算Cpk和Ppk： SPC、MSA和製程能力培訓 | JMP。